编者按：

    大数据技术的运用，对于我国农信社等农村中小金融机构具有重要的现实意义。本文通过对农信社大数据应用现状的分析，提出了建立大数据金融的战略管理平台、信息应用平台、业务拓展平台、经营创新平台和风控平台等五大平台，以推进农信社加快转型发展。

    数据是银行支持精细化管理、实现差异化服务、加强业务创新、提升风险分析能力的基础。近年来，随着云计算等大数据技术应用的日益深入，互联网金融的快速崛起，对传统银行业的发展环境带来巨大变革。农信社（含农商行，以下简称农信社）作为农村中小金融机构，面对的客户群体小、微、散，如何运用大数据技术推进经营转型、加快业务发展，布局大数据时代，已成为农信社当前面临的重要课题。

    大数据应用现状：四个缺乏

    缺乏支撑大数据的组织架构。哈佛商业评论认为，大数据本质是“一场管理革命”。大数据时代的决策不能仅凭经验，而真正要“拿数据说话”。大数据应用的根本目的是以数据分析为基础，通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，需要业务条线共享和开放数据，从而帮助银行做出更明智的选择，优化银行运转，提高效益。但是，目前大多数省级农信联社没有建立适应大数据技术发展的组织体系，部门各自为政，业务条线数据不统一，现行组织架构与大数据时代不相适配。

    缺乏大数据应用的基础数据。一是数据信息不丰富和完整。数据本身属性的相关信息不完整。如农信社拥有客户的基本身份信息，但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、家庭状况等却难以准确掌握；二是与数据本身有关联的其他信息不完整，如与企业客户息息相关的工商、税收、评论反馈等信息；三是非结构化数据缺乏处理手段，如客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像等信息；四是数据质量不高。大数据技术的意义不在于掌握大量的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘有价值的信息，但前提是如何获取大量有价值的数据。如果数据质量不高，其标准性、准确性、有效性、一致性就低，分析和挖掘出来的数据价值也就基本无用。

    缺乏大数据应用的整合能力。大数据时代首先对银行的数据驾驭能力提出了全新的挑战。在数据收集方面，银行不仅要收集来自网点、信贷等传统渠道的结构化数据，还有收集来自物联网、互联网、机构系统的各类非结构化数据，甚至还要与历史数据对照，非结构化数据收集模式将彻底颠覆银行数据收集理念。但从目前农信社来看，核心系统、信贷系统、电子银行系统、信用卡系统基本各自独立，各系统数据难以整合。大多数机构数据仓库技术还没有得到引用，内部经营数据尚未整理、整合，上下游数据流转渠道也未打通，在大数据应用上将遭遇严重的工程技术、管理策略瓶颈；在数据存储方面，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，但这些正是目前农信社所欠缺的。在数据处理方面，有的数据涉及上百个参数，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度相当大，如客服录音数据等。利用“大数据”的能力将成为决定农信社竞争力的关键因素。

    缺乏大数据技术的专业人才。大数据金融的每个环节都需要依靠专业技术人员完成。但是，目前农信社缺乏精通大数据技术开发、信息收集、分析、应用的专业人才队伍，导致农信社很多新业务无法开展、新技术无法应用。

（未完待续）